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Detecting Spacecraft Anomalies Using LSTMs and Nonparametric Dynamic Thresholding阅读笔记

介绍

这篇文章来自2018 KDD，是一篇检测飞船异常的文章。

作者的想法在于，首先基于LSTM的时序预测已经能达到很好地效果，其次基于阈值(out-of-limits,OOL)方法由于计算成本小，适用范围广，易于解释及其可以与基于预测的方法完美结合等优点，依然是上佳的考虑。所以采用了基于预测和阈值的方法来做异常检测。

异常检测方法

当通过预测得到一个新值 y ^ ( t ) \hat{y}^{(t)} y^​(t)，则计算误差项 e ( t ) = ∣ y ( t ) − y ^ ( t ) ∣ e^{(t)} = |{y}^{(t)} - \hat{y}^{(t)} | e(t)=∣y(t)−

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